Математико-статистический анализ использования рабочей силы в промышленности развивающихся стран тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Математико-статистический анализ использования рабочей силы в промышленности развивающихся стран"

министерство науки, выспей школы и тк7личвс1юй политики рсфср московский ордена трудового красного знамени

эконшко-стлгасташжий институт

На правах ругониск УДК Эх:336.45 ( 1-772)

гевф днуль

матм4тико-статистический анмйз использования табэтей сипы 3 прсшменности • развивающихся стран

Специальность 08,00.И - Статистика

автореферат диссертации на соиседляе ученой степени кандидата экономических каук

Москва - 2Й92

Рябога выполнена на кафедре математической статистики Мое-Хоеокг-,з ордена Трудового Красэго Знамени экономико-статаств-чаезого института.

Каучш I руководитель

- доктор экономических наук,

профессор МШАРЯН В. С

Официальный оппонектн

- доктор аконсмических наук,

профессор ЮШЕНКОВА С.Д

кандидат экономических наук КУЗНЕЦОВА Б.П.

Вед- чая оргаяизагтия

- Государственная академия управления им. С.Орджонлкцдз!

Задста диссертации состоится " 26 "• карта 1992 года в 14 часов ей заседании специализированного совета по статистике К 053Л9.01 в Московском ордена Трудового Красного Знамени экономико-с теистическом институте по адресу: 119501, г. Москва, ул. Неяянская, 7.

С дисссртацьвй ложи ознакомиться в б/бшштекв института.

Отзывы на автореферат в двух экземпляоах с подписями, заваренными зачьтыс, просим направлять ученому секретарю институте

Автореферат разослан " Ц, " февраля 1992 года.

Ученик секретарь спецка^язгрованно: совета хакдндаг- акояо^жческих наж, >//

Д оцанг р,^/ К.Ю.Лушшов

- 3 -

общ характеристика работы

Актуальность уамн. Одна из самкх острна, ш. уальячх и слогах проблем, стоящих перед раачквамцимася странам! - это сутссст--зпноз повкшенка производительности труда. уЕелитезиз эф%еу.тип-остн использования рабочей сали как главного Фактора гтротвсд-тва. Без этого явхисшю ш повчтътч уров" I благосостояния давления, не достижение сколько-нибудь зк&чигельного те^зпнеоког? рогрвсса. Для развавахгцмся стран это такке способ лнкзядащст кояомзгчвской зависимости от ¿одев моцинх, индустряалымх /орав.

В сложивгадая условиях особое значение игеет иовьшчяие эх-«ктивностп использования рабочей силы в промыпленпоста, гдо ■лашейшая роль принадлежит государственному сектору. 3 руках 'осударстна сосредоточены базовые отрасли, определяжцче лидо и 'ровень национальной экономики н псзьолятив контролировать ¿од юспроизводствзнзого процесса ь управлять им в «асптабах гсзго -аридного хозяйства.

В Сирийской Арабской Республике /САГ/ основными отраслями .чгсударотввнного сектора и'-шшшснноети являгтся сегодня добч-защая я оЬрабатип&юшгя. В силу сказанного п^дге^ харокного хозяйства, решение многих лотаалько-экономгчаских и политических троблем зависит напрямую от уровня и хяятхгл проияводитьлъвсп-ш труда шенно в этих отраслях.

Анализ и прогнозирование динамита производительности труда невозможны баз всестороннего и глубокого изучения связей а закономерностей явлений э указанних отраслях- прошвяекноотк.. Постаэ-яеннив задачи наиболее деле'* ^обретая рзп.ять с применение» мядао-мерятлг статистических методов, что обусловлено чероятноет>ш? ха-

рактером социально-экономических процессов, взаимосвязанноетыс показателей и различной степенью их инерционности. Кроме того, математике-статастичвские методы анализа и прогнозирования производительности труда в промышленности позволяют учесть влияние многше косвенных факторов: объемы затрат ва научные разработки и новые технологии ч др.

Все указанное предопределяет необходимость комплексного ст; тястического послед ваняя эффективности использования рабочей сила в государственном секторе лромнтленности развивающихся стран, чему и посвящегя предлагаемая работа.

Нель и зал чи исследования. Целью исследования является комплексный статистический анализ эффективноети использования рабочей с?ига - главного производственного фактора на примере двух основных отраслей государственного сектора промышленности -добывающей и обрабатывающей.

В соот-атстЕии с указанной цел! в работе поставлены и ре-иены следующие задачи:

- проведет яконо>пк -статистического аначиза развития государственного сектора промчилеяности и его рабочей силы;

- усовершенствование евстеым статистических показателей рабочей силы государственного секторе промышленности;

- разработка методики 1. ^огомьрного статистического анализа влияния рабочей силы на производительность труда в промышленности;

- разработка методам; среднесрочное прогнозирования производительности тсуда на осноге спектральных, регрессионных и адаптивных методов;

- построение оптимальных по точноста аппроксимации а прог-ноегкчеокяу свойствам моделей прогнозирования производительное-

ти труда в обрабатывающей и добывающей пршшлеиности.

Объектом исследования является государственный сектор промышленности. Выбор объекта обусловлен роль» данного сектора в экономической, политической л социальной жизни многих развлйат>-щихс.ч страт. Предметом исследор^ння является методология стпгйс-тического анализа использования рабочей силы и ее влияния на производительность труда.

В качестве информации были использованы данные министерства промышленности и министерства планирования, ООН. а также сведения, опубликованные в статистических периодических изданиях.

Теоретическую и методологическую основу диссертационной работы составили труда современных арабских, советских у-.других зарубежных авторов по вопросам использования рабочей силы и производительности труда, проблемен экономико-статистического анализа и прогнозирования.

При решении поставленных в диссертационной работе задач были использованы статистические метода группировок, корреляционного, регрессионного, компонентного и спектрального анализа, методы адаптивного прогнозирования, статистического лцвниваяия и сравнения. Расчеты проводились на персональных ЭВМ с применением пакетов прикладных программ, в частности, "АР?.!-статистика", разработанных в МЭСИ.

Натчная новизна работы состоит в разработка методики комплексного статистического анализа рабочей силы и производительности труда в обрабатывающей и добывэшей отраслях государственного сектора, В диссертации сформулированы следующие положпкня, выносимые на защиту:

- результаты экономико-статистического анализа формирования государственного сектора экономики САР нос з завоевания ею

независимости;

- усовершенствованная система статистических показателей рабочей силы государственного сектора промышленности;

- методика статистического анализа влияния рабочей силы на производительность труда, базирующаяся на многомерных методах исследования зависимости и снижения размерности;

- методика среднесрочного прогнозирования производительности труда, основание" на комплексном применении методов статистического анализа временных рядог и прогнозирования;

- алгоритм прогнозирования производительности труда на ос-но" i оптимальны^ по точности адаптивных моделей.

Пг&утическоя значимость работы заключается в возможности использования результатов исследования министерствами промышленности и планирования, а также иными заинтересованными органами и организациями, изучающими проблемы рабочей силы и производительности туда, при составлении планов развития государственного сектора и народного хозяйства в целом.

Апробация г"1 боты. Основные положения диссертационного исследования докладывались на научно-практических семинарах кафедры математической статистики.

Публлкатми. По теме диссертации опубликованы четыре статьи общим объемом 0,8 п.л.

Структура рабс-ты. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, описка литературы прило/'-ний.

Во введении изложены актуальном: , научная новизна, сформулированы дель и задачи исследования, раскрыта теоретическая и методологическая осноБа диссертации и ее прам-лескаг значимость.

Б nersoi' vna.bG "Экон<"жико-стат4.^т1г:еский анализ развития

промышленности развивающихся стран" основное внимание уделено возникновению и становлешш громышленности в разпивагшихся странах, процессу их индустргализашм. а также статиститесксму анализу рабочей силы в государственном секторе промышленности.

Как известно, главной прос._гмой всех развивающихся страг после завоевания ими независимости бала иддтзтриализация, поскольку сильная промышленность играет заглавную роль в социально-экономическом развитии всех стран, решающим образом влияя на все остальные отрасли экономии. На путях ящг'зтриализашш развивающиеся страны сталкиваются с рядом проблем, обусловленных их ько-номичэской отсталостью. Это - отсутствие стратегии индустриализации, специфика мзждународного разделения труда, в котором они используются, в основном, как поставщики дешевого сарья, ряд сложностей, искусственно создаваемых развитая странами я др.

Индустриализация в развивавшихся странах должна осуществляться в тесной взаимосвязи с процессом социально-экономических- преобразований и включать: создание крупного, современного промышленного сектора, большая роль в котором принадлежит государству; взаимоувяз! „ всех отраслей экономики и созх. же единого народнохозяйственного комплекса; усиление позиции а роли национальной экономики в системе международного разделзния труда.

Более подробно в диссертации рассмотрено возникновение и становление промышленности в САР.

К моменту завоевания Сирией '¿з зависимости она шела дешевое сырье, достаточное для развития текстильной и нищавой промышленности, маслоделия, мылоЕарения, цементного и стекольного производств. Народрое правительство стимулирсБало разнятте лро-кшленности путем предоставления кредитов на льготных условиях. Поэтому в САР в первые годы неззьисгмости было создчяо не^коль-

ко относительно крупных предприятий в отраслях легкой и пищевой промыт "внности. Чяслп крупных омбинатов /компаний/ увеличилось с 5 в 1945 году до 24 в 1950 г., в 1956 г. их число достигло 46, а капиталы возросла соответственно с 22,1 до 170,17 шш. сир. лир 1950-1956 -"оды характеризуются б САР быстрым ростом промышленного производства; среднегодовой его прирост составил в это время около

Новый га.'пулъс развитию промыиленности был дан объединением Сирии и Египта в объединенную Арабскую Республику /1958 г./. Число промышленных акционерных компаний увеличилось с 48 в 1957 году до 75 в 1960 г. Их капитал за эти годы вырос с 164,3 до 188,5 млн. сир. лир. °езультагы промышленной янвентаризации, проведенной з 1960 г. и охватившей все действовавшие промышленные предприятия, показали следующее распределение рабочей силы по отраслям: в текстильной было занято более 19 тыс. человек, в пищевой - околи 14 тыс., в обувной и швейной - около 10 тыс.,' в мебельной - более 9,5 тыс. человек. Подавляющее большинство предприятий указанных отрасли; находилось в частном владении. В 1961 году были сделаны первые шага по национализации экономики. Государство получило возможность контролировать основные отрасли экономики Сирии - текстильную, гашшу» и цементную промышленности. Б конце ВО-х го,"об государственный сектор охватил большинство отраслей промышленное™ и на его долю приходилось 63,35» всех ка-пкталоплохенай ь промышленность.

В дальнейшем развитие .промышленности было подчинено центральному планкровг 'ию. В государственный агая закчадывались весьма высокие темпы прироста валового национального продукта / в тре,7Ь8й пятилетке - 1971-1975 гг. - в четвертой - 15,4#/,

которые обыкновенно не выполнялись. Официальные данные о выпол-

тении плана валового производства за пятую пятилетку /1981-1985 гг./ на 109% также вызывают сомнения. Однако главным итогом дтой пятилетки было то, что на роль ведущего фактора развития национальной экономики САР выдвинулась промышленность, превращая тем самым страну из аграрной в агра; но-нндустриальную. Основными отраслями в государственном секторе промышленности стали обраоаты-вающая и добывающая, причем именно за счет пооледяе? было достигнуто выполнение плана в целом по промышленности. Анализ рабочей силы нами проводился в этих ведущих отраслях промышленности. В качество примера в табл 1 приводятся данные по обрабатывающей промышленности.

Таблица 1;-

Численность и уровень образования работнике« государственного сектора в обрабатывайте"1 промышленности

1 {Числен- | Доля? Доля ¿Доля работ-¡Доля работ-¡Доля ш-! ( ; Годы {ность ра-{ жен-|негра-|ник0в с на-.тгаков со ¡ботников г

бОТ&ЮЩИХ } ПЦ*** И'О ТГТ.ХГШЙ лА_ ? Г» Г\Л ГТГТТГИ - ---------

г

!-

! 1975 !

! 1980 »

I 1985 ! ! ! ! 1990 !

I I

Г чел.)

}мотннх|чальннм об-¡средним об-;с высшим ; | (*) |раз^анием ^ощшш

63158 Ч 18 21 5 3

79695 15 14 19 7 4

103644 13 7 24 8 4

104120 14 4 . 18 8 4

Необходимо отметить, что существующая в САР группировка рабочей силы по уровню образования включает десять ступеней, В нашем исследовании мы 'ограничились четырьмя ступенями, не учитывая такие как, например, работники, имеющие неполное начальное, среднее и высшее образование.

В диссертационной работе подробно проанализирована динамика

численности работающих в указанных отраслях, структура занятых по уровню образования, полу, "чачителыюе внимание уделено рассмотрению динамики доли занятых в исследуемых отраслях относительно рабочей силы страни и др. Показано, что происходит непрерывное повышение образовательного уровня работающих в добывайте! и обрабатывающей отраслях, дс л женщин в ойцвй численности работающих. '

¡Сак следует из табл. 1, за рассматриваемый период 0Э75-199С гг.) численность работаюяшх увеличилась в отрасли в 1,65 раза. Дс ля работников, имегашс среднее образование, выросла, на ЗЯ, а с высшим образовавшем - на за этот же период произошло снижение доли неграмотных с 18? до 4%, Как видим,я последнее время го сударстго стало уделять больше внимания- образовать«).

Во второй главе дел анализ состояния производительности труда и рабочей силы как главного фактора производства на основе нногомсрпкх статистических методов, „ольшое внимание уделяется рассмотрена^ методики комплексного статистического анализа использования рабе .ей сил' и 1е влияния на производительность труда, оспованкоР на коррашшионном, регрессионном, факторном и компонентном анализе.

Пбвнтвяиз производительности труда в промышленности является важнейшей задачеЕ и условием эфЬектквлого развития всего об-иественнсго производства. Рост, производительности труда, пролз-лялоь в уменьшения массы живого труда ^о отношена» к массе проводимых в двшенпг средств йроиззодства, закономерно отражается на снижении стоимости единицы товара. Б конечном счете, это сопровождается экономией совокупных затрат труда, что красно ваяно для любого общества. Ваяно«; теоретическое и практическое значение пряойрётаз? разработка научных методов измерения, анализа

- 11 -

и прогнозирования производительности труда, выявления резервов ее роста, изучения ез количественной и качественной связи с Факторами производства.

Широкое применение в практика статистических работ поручил показатель ..роизводительности т /да, цсчисленннй.ча основе валовой продукции в сопоставимых ценах. Этот показатель и был использован нами при анализе деятельности обрабатывающей и добывающей отраслей государственного сектора промышгенностп Сирии,

С помошью многомерных статистических методов игсладсвалсс» влияние на у - производительность труда в сопоставимых ценах -("сир» яир./чел.) с-тедущЕХ показателей; Х1 - общая численность работавших (чел.) ; X> - доля женщин в обшей численности работающих ('£') ; Х3 - численность работающих в сф^ре упрзвлен, г ("чел.) ; Х4 - численность работающих в сфере производства Счел.) ; Х§ - численность неграмотных работников (чел.) ; Х^ численность работников, имеющих начальное образование (Чел.); Ху - численность работников, имеющих среднее образования (чал.); Хд - численность мастеров (чел.) ;

Хд - численность работников, имеющих высшее образование ;

Х^ - доля неграмотных;

Х^д - доля,работников, ¡шенишх начальное образованна;

- доля работников, имеодих среднее образовании; Х13 - Доля мастеров;

Х}4 ~ доля работников, вметших высшее образование; ^15 ~ стоимос:гь осно'вннх йондов ( тзс. лир,) ; Х1б - стоимость оборудования /тыс. тр) ; Х17 - стоимость зданий Г тас. лир) ;

Х^д -- затраты на научные разработки и )ювне-технологии (хне. лир^;

- 12 -

Х1Э - фонд озлагы труда (млн. лир) ;

х20 " УЛельный вес активной части основных фондов (%) ;

~ Фондовооруженность (тыс. лир/чел.) ; ^22 - среднегодовая зарплата одного работника (тыс. лир/чъя.) .

первоначально на основе качественного экономического анализа било отобрано восемь показателей (л^; Х4; Х^; Х^; Х^д; ^(Я

* Окончательный отбор показателей осуществляется по алгоритму пошагового регрессионного анализа с последовательным включением переменных.

Для обрабатывание? промышленности государственного сектора бши. построена следующая модель производительности труда со всеми значимыми коэффициентами:

У = 206128 + 12135,23 - 4,86 * 22,29 %20 •. Полученной модели соответствует множественный коэффициент корреляции =0,84 и средняя относительная ошибка аппрок-

симации <5 = 6,37^, что свидетельствует о ее адекватности. Уравнение значимо по I—критерия,, т.к. Р на(5Л> = 5,К превышает табличное р „„ = 3, "9, по луче ^ нов при уровне значимости = 0,05 и числах степеней свободы N¡=3 и "Уг = 12.

■ Производительность труда кмезт положительную связь с долей же шин, занятых в производстве ( /, и удельным весом активной часта основных фондов / Х^о ' • ® обрабатывающей промышленности подобная зависимость обусловлена психологическими особенностями женщины-работниш, обладавшей по сравне.лю с мужчинами повышенной ответственностью и аккуратностью, устойчивостью к монотонному труду на конвейере, к однообразным и простым операциям. Рост удельного веса активной часта основных фондов обычно связан с механизацией и автоматизацией раоит, что положительно Елияет на производительность труда. Отрицательная связь производительное-

та труза о численностью рабочих в сфере производства говорит о том, что темп роста численности работников превышает соответствующий показатель производительности труда.

Модель производительности труда в добывающей отрасли промышленности государственного сектора выглядит следующим образом: О = 325329 - 91321,87 Х2 - 85,73^ + 3669,17 0,86 |> = 19,«С

Уравнение значимо, т.к. наблюдаемое значение статистики критерия г нас5л« = больше табличного F т = 3,49 при Л = 0,05.

Проверка значимости отдельных параметров моделей показала, что по модулю значение t - статистики при каждом из коэффициентов регрессии = -3,9; t^ = -4,6; ty = 2,6 больше табличного t Кр. = 2,18, полученного при oi = 0,05» Об адекватности модели свидетельствует средняя относительная ошибка аппроксимации. Интерпретация регрессионных моделей проводилась по коэффициентам эластичности и регрессии.

Б силу наличия мулътиколлинеарности между показателями изучаемого процесса, для количественной оценки взаимосвязи переменных, перехода от исходных показатзлей к обобщенным факторам, т.е. сжатия информации, использовались методы компонентного анализа.

Согласно алгоритму компонентного анализа, походная корреляционная матрица первоначально преобразуется в диагональную матрицу собственных значений, элементы которой • характеризуют вклад j -компоненты в суммарную дисперсию. С целью анализа влияния факторов на производительность труда в государственном секгсрв промышленности использована пространственно-вре-меннач информация по всем отраслям. В результате компонентного анализа было выделено три первых главных компонент /ML =■ 3/,

которые обусловливают 84,2®? суммарной вариации. При этом вклад первой главной компоненты равен 47,в2% / i, = 3,83/; вклад второй главной компоненты • jj, равен 21,67? / Лг = 1,73/; вклад третьей главной компоненты равен 14,80? / Я^ = 1,18/. Интерпретация главных компонент проводилась по матрице факторных нагрузок /табл. о/.

IIa основании матрицы факторных нагрузок /табл. 2/ первые главные компоненты были проинтерпретир заны следующим образом: - вклад неквалифицированного труда;

^ - технический уровень производства;

Ii ~ Уровень оплаты труда работающих.

W

Таблица 2.

Матрица факторных нагрузок

; Исходные | переменные

Главные

компоненты

%

Х18 Х1Э Х20 hl hz

1 ^ 1

м 1 J Гг !

0.87 0.91

- 0.14 0.50 0.71 0.45

- 0.89

- 0.62

- 0.12

- 0.17 0.82 0.65 C.ll 0.61 0.34

- 0.26

Jl

- 0.51

- 0.39

- 0.41

- 0.12 ' 0.26

0.30 -0.09

0.64

вял:

Уравнение регрессии на главных компонентах имеет следующий

V' = "170255 - 59045 J, + 40751 J; + 33157 Jj Рнайл. - 3,7 X|=Q,79 ^=9,66?;

Злаки при коэф&щиантах уравнения согласуются с результатами качественного анализа.

Действительна, чем выше вклад неквалифицированного труда, тем ниже производительность труда. В то же время, чем выше технический уровень производства и уровень оплаты труда работаюцих, тем выше производительность труда. Это вполне согласуется с экономическими представлениями.

Из- уравнения регрессии следует, что для повышения производительности труда в государственном секторе промышленности необходимо повысить технический уровень производства за счет ввода но' вой техники и более современной технологии, увеличения затрат на науттные разработки, повышения уровня квалификации работа гадах, а отсюда и уровня их оплаты труда. При этом валено помнить, что повышение производительности труда может быть достигнуто как с помощью увеличения объема и туска продукции, так и за счет уменьшения численности работников.

Третья г^ва диссертационного исследования посвящена прогнозированию производительности труда в двух основных отраслях государственного сектора промышленноетя /обрабатывавде!' и добывающей/ на основе множественных, спектральных и адаптивпшг моделей среднесрочного прогнозирования; в ней предлагается методика п приведены результаты прогнозирования указанного показателя,

Развитие науки и техники предопределяет поведение б широких масштабах прогнозных работ, непреходящее значение которых обусловлено вс возрасташим влиянием научно-техническогс прогресса на вес стороны хозяйственной деятельности и жиьнк общества.

Модели прогнозирования в экономике отличаются друг от друга уровнем сложности, структурой и кепельзуешк матекагм^еским

аппаратом.

Прогнозирование призвано решать задачи выявления тенденции . развития производительное^ труда в обрабатывающей и добывающей отраслях промышленности государственного сектора Сирии в будущем.

Прогнозирование производительности труда осуществляется на основе моделей, оптимальных по статистическим критериям адекватности. Степень адекватности моделей прогнозирования оценивается по минимуму: В - среднаквадратической ошибки и ¿Г - средней относительной ошибки аппроксимации.

Метода прогнозирования отличаются гипотезами о конкретных видах связей, соотношений и закономерностей, существующих в базисном периоде и распространяемых на перспективу. В одних случаях можно, а в других нельзя предположить, что они остаются неизменными во времени.

Прогноз производительности труда должен составляться'о учетом значимости в худущем факторов либо уже исследованных, либо таких, которые могут появиться в дальнейшем. Прогноз окажется достоверным лишь в том случае, если будут учтены наиболее существенные факторы и оценены тенденции их развития. Любое изменение этих тенденций скажется на результатах. Поэтому прогнозирование производительности груда - это процесс непрерывного, наблюдения за развитием факторов роста производительности труда и езоеврем-ного внесения поправок в результаты прогноза.

Качество прогнозов в первую очередь зависит от степени инерционности изучаемой экономической системы. Чтобы прогноз был достоверным, принятая модель должна точно отражать закономерности развития экономического явления.

Основным условием построения достоверного прогноза является натачиб данных, объективно отражающих развитие процзсса во вре-

мэни и приемлемых для создания модели. Б процессе прогнозирования возникают определенные сложности в случав, когда в исходных временных рядах отсутствует информация о резких изменениях показателей в будущем. Это все ограничивает область применения простой экстраполяции и требует оценки возможных качественных изменений тенденций дальнейшего развития явления. Отсюда и возникает необходимость применения различных методов прогнозирования.

Для изучения динамики производительности труда и ее прогнозирования в основном используют производные ряды за определенный промежуток времени, уровни которых образованы относительными величинами. Так, в диссертации использованы ряда показателей про-изв-чительноста труда в обрабатывающей и добывающей отраслях государственного сектора Сирии. Они характеризуют в стоимостном выражении /в ценах 1980 г./ выработку на одного работника /сир. лир/. При этом время здесь аккумулирует влияние множества различ-

ти труда.

Кроме того, для анализа и прогнозирования экономических показателей применяются адаптивные методы. Они позволяют строить самокорректирующиеся модели, которые, учитывая результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге, я различную информационную ценность членов динамического ряда, способны оперативно реагировать на изменения условий »4 на этой основе давать на ближайшум перспективу более точные прогнозы. Общими свойствами адаптивных методов прогнози. 5ваняя являются возможности экономической интерпретации свойств модели и использование неоднородных временных рядов. Из множества адаптивных моделей нами рассматривались модели экспоненциального сглаживания и Тейла-Бейджа.

Выбор окончательного варианта прогноза может быть ссулест-

ннх факторов на результативный признак

производительное-

влен путем сопоставления прогностических свойств моделей. При этом критерием служит минимальная средняя относительная ошибка аппроксимации для ретроспективного прогноза за период 1988-1990 гг. Результаты расчета по пяти моделям представлены в таблице 3.

Таблица 3.

Прогностические свойства моделей

Модели

! I

\

|___

!--

5

! Множественная !

I_- •

I-

Спектральная

! Линейная экспони.щиачь-

!

ноге сглгошвакия

1---

I Кв. дратичзская ркслонен-

циального сглаживания

! Тейла-Вайджа Г

«___

!--

!

! Усредненный прогноз !_

Ж.

<?

а_ £

£ £

5

Производительность труда

Обрабатнвающая [Добывающая промышленность (Промышленность

32568 1 187658

0,05 . 0,24

26085 210443

0,02 0,04- |

26847 ! 144318 1 1

0,01 0,13 |

30422 249815 ! 1

0,04 0,51 •

28747 28467

0,04 0,82

28934 164140

0,03 0,35

Иногда рекомендуется окончательный прогноз находить как среднее арифметическое из частных прогнозов. Такой подход в ряде случаев уменьшает систематическую ошибку, присущую отдельным ¿атедам ирогнозировакия. Прогностические свойства усредненного

- 19 -

прогноза представлены в таблице 3.

Из таблицы 3 следует, что наилучшими свойствами для показателей производите;юности труда в обрабатывающей промышленности обладает линейная модель экспоненциального сглаживания, где сред-неквадратическая ошибка равна 26847.

Метод экспоненциального сглаживания состоит в том, что временной рад сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону.

Временной ряд ^ /4=1. 2, 3, ..., /I / описывается.полиномом р-й степени

При требовании по данным ряда мокко составить прогноз на момента времени /, где £ = 1, 2, 3, .... путем

взвешивания наблюдений ряда таким образом, чтобы более поздние наблюдения имели большие веса по сравнению с более ранними наблкщениями.

Экспоненциальную среднюю 1С - порока для ^ определяет следующая рекурентная формула:

«у**-'3 ^ ч

р - ' <г

где - парт-гетр сглаживания I О < <=(. |

Точных рекомендаций для выбора оптимальной величина параметра сглагжвания нет. Е отдельных случаях Р.Ераун предлагает

определить величину исходя из длины интервала по фогмуле: ¡Z

Л= , гдо 1Н - число наблюдений, входящих в интервал сгла-* 'вания. Начальные услоэия для линейной мотели определяются формулами:

' ао - ~ х " л.;

А,

й?о ' (X---Г^ ^

- 20 -

где о, - коэ№пшвнты уравнения тренда.

Результаты прогнозирования производительности труда обрабатывающей промышленности государственного сектора представлены в таблице 4 при начальных условиях Оа = 114620; #¿= 9698,12.

Таблица 4.

Прогноз показателей производительности труда в добывающей и обрабатывающей промышленности государственного сектора САР яа период с 1991 по 1995 гг. /сир. лир/чел./

1----------- 1 Года Добывающая промышленность | Обрабатывающая ; ) промышленность }

! 1 \ прогноз 1 I т тшшяя граница 1 ; верхняя \ граница ! ! ! прогноз !

1 \ 1991 1 224116 212587 235545 ' ! 153412 !

! 1992 1 220025 208805 231245 163110 !

1 1993 1 182975 173642 192308 172808 1

Г 1994 ! 1 1295 ! 146166 138711 153621 182507 1

291296 276440 306152 192205 ! 1

Как видно из таблицы 4, для отраслей обрабатывающей промышленности ожидается рост производительности труда за рассматриваемый период на 25#, Результаты расчетов показывают, что уровень производительности труда вырастет с 153412 сир. лир на одного работника в 1991 г. до 192205 сир. лир/чел. в 1995 г.

Для прогнозирования производительности труда в добывающей отрасли промышленности наилучшей оказалась модель, полученная на основе гармонического анализа. По сравнению с другими указанная модель наиболее адекватно описывает исследуемый процесс. Относительная ошибка аппроксимации по последним трем наблюдениям в на-

/у

тем случав равна 0,04, а среднеквадратическоз отклонение = 210443 /табл. 3/.

Спектральный а- тлиэ основан па использовании Функции, характеризующей распределение доли дисперсии временного ряда, вносимой периодической составляющей, по частотам се гармоник. Ксходя из этого, отсутствие пика у спектра на нулевой частоте будет говорить о стационарности остатков. Это функция выражается следующей формулой: , , Д.

где Ci<t-¿i eoiiDi t +J>c tD-Л __

iO^íP-jT-^t - угловая частота ¿-й гармоники; i-ifn'A .. где й' - четное число наблюдений;

jWt - Функция, линеаризирующая тренд;

Í. - число гармоник /¿< 12/. Расчета, проведенные пс временному ряЕду остатков /отклонений от тренда/, показали, что наибольший вклад в дисперсия вносят гармоники с тстотой колебаний: 0,06?5; 0,125; 0.Í87C; 0,25; 0,5. Поэтому на следующем этапе были построены Функции, описывающие эти периодические колебания, и получена следующая модель производительности труда в добывающей отрасли государственного сектора экономики Сирии:

442148 - 7753,4X + 15319 áinPJí(^)L 178996 ¿OiPJi(4^)t -

- 4015,9 Í¿r\-2íl(jjl +■ 7Ь502 mPJlí^t + 3B752 + V 2Q823 29194 mSSi^i - 32182 CCi -

- 27^00 Mlcjl(j-)t - 32357 Ш2Л(-}-}1

Тренд и гармоники обменяют 58, f$ общей колеблемости анализируемого ряда. Ошибка аппроксимации модели го всему ряду соста-

вила 5,1*. Результаты прогнозирования показывали /табл. 4/, что наблюдаются периодические колебания во временном ряду. Кроме того, уровень производительности труда достигает в 1991 году 224116 сир. лир на одного работника; затем ожидается снижение /с 1991 по 1994 года/, когда ее уровень достигнет 146166 сир.лир на одного работника, предполагаемый подъем обеспечивает достижение в 1955 году проязводитедьносг/ труда з размере 291296 сир. лир/чел,

В исключение следует отметить, что настоящий прогноз должен рассматриваться лишь как гипотеза вероятного развития, промышленности Сирии в контексте и взаимосвязи с циклическим развитием всего мярзвого хозяйства. В то же время, он позволяет анализировать возможные альтернативы хозяйственной стратегии в ведущих отраслях Промышленности страны. Прогнозирование производительности труда в обрабатывающей и добивающей отраслях промышленности позволяет утвв} дать, что для этого показателя следует применить различные модели в зависимости от отрасли. Предлагаемая методика прогнозирования позволяет отбирать оптимальные модели с учетом их адекватности и прогностических свойств.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Проблемы промышленной статистики в Сирии // Математико-статис-тичесхие модели в исследовании социально-экономического потенциала, - М., 1989. - 0,2 п.л.

2. Определение э<|фективяости использования трудовых ресурсов в развивающихся странах // Применение методов математической сталх.глки в экономике. - М., 1990. - 0,2 п.л.

3. Прогнозирование производительности труда методом •экспоненциального сглаживания // Социально-экономические исследования

- 23 -

методами математической статистики. - М. ,-1991. - 0,2 л.л. 4. Среднесрочное прогнозирование производительности труда основных отраслей государственного сякгора промышленности САР // Социально-экономические исследования методами математической статистики. - М., 1991. - 0,2 п.л.

Зах«з№ Г.гр. /£С г|.з.

-отаприи- ^ЭСП В. Сапи. яер. 14